Sesgo de muestreo :Es más probable que los científicos ciudadanos recopilen datos en áreas que les sean fácilmente accesibles, seguras o familiares. Esto puede llevar a una representación excesiva de ciertas áreas y una representación insuficiente de otras, lo que resulta en mapas sesgados. Por ejemplo, un proyecto de ciencia ciudadana sobre avistamientos de aves podría tener más datos de áreas urbanas donde es más probable que las personas vean e informen sobre aves, mientras que las áreas rurales están subrepresentadas.
Sesgo de participación :La demografía de los científicos ciudadanos también puede introducir sesgos en los mapas. Si ciertos grupos tienen más probabilidades de participar en proyectos de ciencia ciudadana, sus perspectivas y experiencias estarán sobrerrepresentadas en los datos. Por ejemplo, si un proyecto de ciencia ciudadana sobre la calidad del agua lo llevan a cabo principalmente propietarios de viviendas, los datos pueden reflejar las preocupaciones y prioridades de ese grupo específico, sin tener en cuenta las experiencias de los inquilinos o de las personas que viven en diferentes tipos de viviendas.
Sesgo de observación :Los científicos ciudadanos pueden tener diferentes niveles de conocimientos y experiencia en la observación y el registro de datos, lo que puede generar variabilidad en la calidad y precisión de los datos. Esto puede introducir sesgos en los mapas, especialmente si los datos no se filtran o validan cuidadosamente. Por ejemplo, un proyecto de ciencia ciudadana sobre especies de plantas podría incluir identificaciones erróneas u observaciones incompletas, lo que podría afectar la precisión de los mapas de distribución resultantes.
Sesgo de información :Es más probable que los científicos ciudadanos informen sobre ciertos tipos de observaciones que sobre otras, ya sea intencionalmente o no. Esto puede sesgar los datos y los mapas resultantes. Por ejemplo, un proyecto de ciencia ciudadana sobre la vida silvestre marina podría recibir más informes de especies carismáticas como delfines o ballenas, mientras que especies menos carismáticas no se reportan.
Reducir el sesgo en los datos y mapas de ciencia ciudadana requiere una planificación, validación y análisis de datos cuidadosos. Los investigadores deben considerar estrategias de muestreo estratificado para garantizar una representación adecuada de diferentes áreas y grupos. Las medidas de control de calidad de los datos pueden ayudar a identificar y corregir errores o inconsistencias. También es importante ser transparente sobre posibles sesgos y limitaciones en los datos y mapas, y utilizar técnicas de visualización apropiadas para mitigar los efectos del sesgo.
